Attitudes and factors contributing to attrition in Canadian surgical specialty residency programs
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background:</h3> We recently studied attrition in Canadian general surgical programs; however, there are no data on whether residents enrolled in other surgical residencies harbour the same intents as their general surgical peers. We sought to determine how many residents in surgical disciplines in Canada consider leaving their programs and why. <h3>Methods:</h3> An anonymous survey was administered to all residents in 9 surgical disciplines in Canada. Significance of association was determined using the Pearson χ<sup>2</sup> test. The Canadian Post-MD Education Registry (CAPER) website was used to calculate the response rate. <h3>Results:</h3> We received 523 responses (27.6% response rate). Of these respondents, 140 (26.8%) were either “somewhat” or “seriously” considering leaving their program. Residents wanting to pursue additional fellowship training and those aspiring to an academic career were significantly less likely to be considering changing specialties (<i>p</i> = 0.003 and <i>p</i> = 0.005, respectively). Poor work–life balance and fear of unemployment/underemployment were the top reasons why residents would change specialty (55.5% and 40.8%, respectively), although the reasons cited were not significantly different between those considering changing and those who were not (<i>p</i> = 0.64). Residents who were considering changing programs were significantly less likely to enjoy their work and more likely to cite having already invested too much time to change as a reason for continuing (<i>p</i> < 0.001). <h3>Conclusion:</h3> More than one-quarter of residents in surgical training programs in Canada harbour desires to abandon their surgical careers, primarily because of unsatisfactory work–life balance and limited employment prospects. Efforts to educate prospective residents about the reality of the surgical lifestyle and to optimize employment prospects may improve completion rates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».